機械学習に詳しくなりたいブログ機械学習に詳しくなりたいブログ機械学習や数学について勉強した内容を中心に書きます。記事は数学的に厳密でなかったり誤りを含んでいるかもしれません。ご指摘頂ければ幸いです。サンプリングする手法です。マルコフ過程で、ある適当な推移核を定めたとき、各状態に遷移する確率が不変分布になる例を見ました。不変分布となるような推移核を求めることが目標です。マルコフ連鎖モンテカルロ法を実現するアルゴリズムの1つが、メトロポリス・ヘイスティングス法です。マルコフ連鎖モンテカルロ法は略してMCMC法と表記されることが多いようです。収束する十分条件が次の詳細釣り合い条件です。)へ遷移する確率は低く、その逆の確率は高いことを意味しています。下図のようなイメージです。なりますから、となります。そのものであることを示しています。